CC BY
3
2023
ВЕСТНИК САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКОГО УНИВЕРСИТЕТА ПРАВО
Т. 14. Вып. 4
КРИМИНОЛОГИЯ
УДК 343.97, 343.92
Влияние COVID-19 на преступность в России
Д. Ж. Гостькова, А. В. Резепин, А. Ж. Телюбаева
Южно-Уральский государственный университет,
Российская Федерация, 454080, Челябинск, пр. В. И. Ленина, 76
Для цитирования: Гостькова, Динара Ж., Александр В. Резепин, Анара Ж. Телюбаева. 2023.
«Влияние СОУШ-19 на преступность в России». Вестник Санкт-Петербургского университета. Право 4: 1023-1044. https://doi.org/10.21638/spbu14.2023.412
Правительство Российской Федерации, как и большинства стран, предприняло ряд мер по противодействию распространению пандемии коронавирусного инфекции (СОУШ-19). «Политика сдерживания» отразилась на всех сферах жизни общества, в том числе на преступности. СОУШ-19 — это не только негативное явление, выступающее фактором дестабилизации жизни общества, но и уникальная возможность исследовать то или иное социальное явление в новых условиях, поэтому изучение преступности в условиях пандемии вызывает особый интерес. Для оценки эффективности мер по противодействию преступности в Российской Федерации в условиях пандемии СОУШ-19 проведен анализ уровня преступности до введения политики сдерживания и непосредственно во время ее реализации. Дана характеристика тенденций развития основных видов преступлений: убийство и покушение на убийство, умышленное причинение тяжкого вреда здоровью, разбои, кража с незаконным проникновением в жилище. При проведении анализа использованы эконометрические методы: построены корреляционно-регрессионные модели числа зарегистрированных преступлений, рассчитаны сезонные индексы изменения числа преступлений, — что позволило сформировать прогнозный уровень преступности в России. По результатам исследования определено, что до введения ограничительных мер по распространению новой коронавирусной инфекции число текущих зарегистрированных преступлений в Российской Федерации характеризуется высокой зависимостью от динамики предыдущих лет, число исследуемых видов преступлений устойчиво сокращается, а в месяцы с официальными праздничными днями (январь, март, май) увеличивается число убийств и преступлений, связанных с умышленным причинением вреда здоровью; за девять месяцев введения ограничений по распространению СОУШ-19 в России фактическое число убийств, преступлений, связанных с умышленным причинением тяжкого вреда здоровью, число зарегистрированных разбоев больше ожидаемых значений, а фактическое число краж с незаконным проникновением в жилище меньше.
Ключевые слова: СОУШ-19, кража, разбой, убийство, политика сдерживания, кража с незаконным проникновением в жилище, домашнее насилие, пандемия.
© Санкт-Петербургский государственный университет, 2023
1. Введение
Совокупное воздействие пандемии и принятых правительством ограничительных мер оказалось негативным как для отдельных граждан, так и для государств в целом. Особенно пострадали такие сферы, как здравоохранение, экономика и туризм. Что касается преступности, то большинство стран заявило о благоприятном воздействии «политики сдерживания» на ее уровень: наблюдается сокращение общего количества зарегистрированных преступлений и отдельных их видов.
Исследования, проводимые в Российской Федерации, как правило, посвящены социальным проблемам и основаны преимущественно на сопоставлении количества зарегистрированных преступлений в период пандемии с аналогичными периодами в предыдущие годы. В целях точного установления влияния СОУГО-19 на преступность в России предложен иной подход: сопоставить ожидаемое количество преступлений в целом и по отдельным видам в 2020 г. с фактическим. Для этого проведен анализ временных рядов в период с 2015-2020 гг. и сформирован прогноз их ожидаемых значений. В работе использованы методы моделирования, эконометрики, сравнения, визуализации данных. Осуществленный анализ позволит определить тенденции развития и факторы, влияющие на уровень преступности в России, что в дальнейшем может быть использовано органами власти для профилактики снижения уровня правонарушений.
Режим самоизоляции по всей территории России был введен 30.03.2020 Указом Президента РФ от 25.03.2020 № 206 «Об объявлении в Российской Федерации нерабочих дней»1. С 12 мая 2020 г. началась поэтапная отмена ограничений, связанных с эпидемией СОУГО-19. Решение о поэтапном снятии ограничений принимали главы регионов. К началу августа 2020 г. в большинстве регионов ограничения были сняты, однако сохранялись общие рекомендации по социальному дистанцированию и иных мерах по противодействию распространению СОУГО-19.
Исходя из общемировой тенденции, мы предполагаем, что под влиянием СОУШ-19 фактическое общее количество преступлений будет ниже ожидаемого. В первую очередь должно сократиться количество краж с незаконным проникновением в жилище, поскольку режим самоизоляции способствует наличию опекуна жилища.
Что касается убийства, покушения на убийство, причинения тяжкого вреда здоровью, то у нас отсутствует четкая гипотеза относительно изменения данных преступлений во время пандемии СОУГО-19. С одной стороны, психологическое состояние населения и нахождение членов семьи в замкнутом пространстве может привести к всплеску домашнего насилия, с другой — отсутствие скопления людей в общественных местах (кафе, ресторанах, барах и т. д.) способствует снижению насильственной преступности.
Гипотеза относительно разбоя также неоднозначна. Первостепенными факторами, подталкивающими к совершению грабежей и разбойных нападений, выступают общая нестабильность экономической ситуации в стране, спад производства, рост безработицы, углубление дифференциации населения по доходам, несвоевременные выплаты заработной платы, рост социальной напряженности (Вдовиченко
1 Здесь и далее, если не указано иное все ссылки на российские нормативно-правовые акты и судебную практику приводятся по Официальному интернет-порталу правовой информации. Дата обращения 10 декабря, 2023. http://pravo.gov.ru.
2009). Поскольку все вышеперечисленное характерно для экономической ситуации в стране в период пандемии, то высока вероятность роста количества разбоев. Вместе с тем самоизоляция приводит к отсутствию подходящей цели на улицах. Следовательно, мы ставим перед собой цель не столько подтвердить или опровергнуть выдвинутые гипотезы, сколько установить изменение динамики числа преступлений в условиях пандемии.
2. Основное исследование 2.1. Обзор литературы
Вопрос влияния COVID-19 на преступность активно изучают зарубежные ученые. Так, было проведено исследование с целью выявления изменений частоты различных видов преступлений в течение первых месяцев пандемии в 16 крупных городах США. На основе сопоставления прогнозируемого и фактически совершенного количества преступлений делается вывод об отсутствии существенных изменений, хотя отмечается, что в некоторых городах уменьшилось число краж со взломом жилых домов и автотранспортных средств (Ashby 2020).
Детальному анализу подверглись кражи со взломом жилых и коммерческих объектов, совершенные в марте 2020 г. в Детройте (США) (Felson, Jiang, Xu 2020). Выдвинутая гипотеза о росте числа краж со взломом коммерческих объектов в результате изменений в повседневной деятельности во время пандемии подтвердилась. При этом установлено, что наиболее уязвимыми для нападений являются организации, находящиеся относительно близко к жилым районам.
Ученые из Великобритании (Halford et al. 2020) использовали представленные компанией Google отчеты о мобильности в условиях COVID-19, в которых содержится информация о передвижении жителей того или иного региона. На основе этих отчетов рассчитывается «эластичность мобильности» преступности, т. е. сопоставление изменений в различных видах преступлений по сравнению со средними показателями за предшествующие пять лет и в мобильности населения. Главный вывод исследования — изменения в мобильности стали основной причиной изменения уровня многих видов преступлений на ранних стадиях пандемии. Так, к первой неделе после объявления локдауна 23.03.2020 все зарегистрированные преступления снизились на 41 %, с вариациями.
С данной теорией согласуются результаты исследования, сопоставившего ожидаемый и фактический уровень преступности для 14 различных категорий преступлений в период с марта по август 2020 г. в Англии и Уэльсе (Langton, Dixon, Farrell 2021). В течение первого месяца строгой изоляции наблюдалось резкое, краткосрочное снижение преступности. И последующее постепенное восстановление, в связи с ослаблением ограничений.
Тенденция значительного снижения общего уровня преступности2 по сравнению с ожидаемым наблюдается и в Швеции (Gerell, Kardell, Kindgren 2020), несмотря на отказ правительства от жестких мер сдерживания коронавируса: значитель-
2 Расчеты охватывают десять недель с момента принятия правительством Швеции мер по борьбе со вспышкой СОУГО-19.
но сокращаются «карманичество» и кражи со взломом. Эта тенденция не затронула преступления, связанные с наркотиками, и вандализм.
Вклад в изучение влияния COVID-19 на преступность внесли Андресен и Ходж-кинсон (Andresen, Hodgkinson 2020), анализирующие периоды социальных ограничений и их поэтапного ослабления; так, по всему штату Квинсленд (Австралия) выявлены различия в воздействии социальных ограничений между городскими, сельскими и отдаленными районами.
На основе официально зарегистрированных преступлений в Квинсленде также исследуется влияние правительственных мер на имущественные преступления (Payne, Morgan, Piquero 2021) и на незаконный оборот наркотических средств (Langfield, Payne, Makkai 2021).
Отечественные криминологи раскрывают как социальные проблемы, обнажившиеся и усугубившиеся под воздействием COVID-19 (Милюков 2020; Самы-гин, Самыгин 2020; Зикеев 2020; Готчина 2020; Крайнова 2020; Дикаев 2020; Голик 2020), так и вопросы, непосредственно им порожденные. К последним относят законность административных решений, которые привели к массовому лишению граждан их конституционных прав; необходимость правовой оценки насаждения страха в обществе перед COVID-19 посредством СМИ при полном бездействии уполномоченных органов; а также необходимость тщательной проверки всех денежных потоков, питаемых угрозой распространения коронавируса (Дикаев 2020).
Статистические данные о состоянии и динамике преступности в период действия ограничительных мер позволяют говорить об их положительном эффекте в виде сокращения уровня преступности в целом и большинстве видов преступлений (Мусеибов, Борбат 2020; Багреева, Мантарова 2020). К негативным последствиям пандемии относят значительный рост числа преступлений, совершаемых с использованием IT-технологий, а также связанных с мошенничеством и домашним насилием (Багреева, Крохина, Киселева 2020; Багреева, Мантарова 2020; Веснина, Неустоева, Степанюгин 2020; Денисов 2020).
Проанализировав политику государства по сдерживанию короновируса и ее промежуточные результаты, Л. В. Готчина обозначила перспективы преступности в России: увеличение латентной преступности; увеличение числа киберпреступле-ний; ужесточение и рост числа насильственных преступлений, в том числе совершаемых женщинами и молодежью; всплеск корыстных преступлений; структурное усложнение и расцвет организованной преступной деятельности; рост корыстно-насильственного рецидива (Готчина 2020). Также прогнозируется увеличение уровня преступности среди незаконных мигрантов, числа преступлений, связанных с незаконным оборотом наркотических средств (Багреева, Мантарова 2020), и рост контрафакта в здравоохранении (Стешич 2020).
2.2. Методика и данные
Для оценки вклада мер по предупреждению распространения новой коронави-русной инфекции на территории РФ в динамику числа преступлений был проведен анализ соответствующих временных рядов и сформирован прогноз их ожидаемых значений (Makridakis, Spiliotis, Assimakopoulos 2018).
На первом этапе построены графики полной автокорреляционной функции (Autocorrelation Function, ACF) и частной автокорреляционной функции (Partial Autocorrelation Function, PACF) числа зарегистрированных преступлений. Полная функция автокорреляции характеризует зависимость текущих значений ряда от предыдущих значений с различными лагами запаздывания; она описывает, насколько хорошо текущие значения ряда связаны с его прошлыми значениями и насколько сильна трендовая составляющая, определяющая плавные и длительные изменения анализируемого показателя. Частная функция автокорреляции характеризует зависимость остатков, которые сохраняются после устранения трендовой составляющей; она позволяет обнаружить регулярные изменения анализируемого показателя и более точно настроить модель прогноза (Conejo et al. 2005; Boroojeni et al. 2017; Sakhanova, Akhmer 2017). Автокорреляционные функции определяются для стационарных процессов, но даже в случае нестационарного временного ряда они адекватно описывают изменение процесса; их результаты могут применяться для обоснования регрессионной модели тренда и определения параметров сезонной составляющей (Петрусевич 2019; Андрианова и др. 2020).
На втором этапе на основе результатов построения полной автокорреляционной функции проведена оценка качества регрессионных моделей линейных трендов динамики зарегистрированных преступлений:
где у. — оценочное значение временного ряда с учетом трендовой составляющей в периоде ц — номер временного отсчета; Ь0 и Ь1 — коэффициенты уравнения регрессии (параметры модели).
На третьем этапе на основе результатов построения частной автокорреляционной функции определяются сезонные индексы изменения числа зарегистрированных преступлений (Мо№о^ Бешуапепко 2020) и оценочные значения временных рядов с учетом трендовой и сезонной составляющих. Сезонные индексы определяются как среднее геометрическое значение отношения фактического значения ряда к трендовому, полученному с помощью регрессионной модели:
где т — сезонный индекс с периодичностью т наблюдений; у)т — фактическое значение ряда в периоде }т; у.т — оценочное значение временного ряда с учетом трендовой составляющей в периоде}т; п — количество наблюдений (объем выборки); ) — порядковый номер месяца в выборке ] = {1, ... п}; т — порядковый номер месяца в году М = {1, ..., 12}.
Оценочные значения временных рядов с учетом трендовой и сезонной составляющих определяются как произведение сезонного индекса соответствующего периода и оценочного значения временного ряда с учетом трендовой составляющей.
Уу = b0 + blti,
Информационной базой исследования послужили помесячные данные о числе зарегистрированных в Российской Федерации преступлений за период с января 2015 г. по декабрь 2020 г. по основным группам преступлений3.
2.3. Результаты
По результатам анализа графиков полной и частной автокорреляционной функций с лагом до 18 месяцев (рис. 1) установлена высокая зависимость текущих значений числа преступлений от динамики предыдущих значений по четырем группам преступлений: 1) убийства и покушения на убийства; 2) умышленное нанесение тяжкого вреда здоровью; 3) разбой; 4) кражи с незаконным проникновением в жилище. Данные временные ряды отличаются устойчивой долгосрочной тенденцией изменения числа преступлений (коэффициент автокорреляции первого порядка изменяется в диапазоне от 0,68 до 0,85,), что позволяет построить репрезентативную модель и достоверно оценить ожидаемые значения числа преступлений. Оценка частной автокорреляционной функции указывает на существенное влияние сезонной составляющей временного ряда с лагом в 12 месяцев.
Наличие выраженной трендовой составляющей временных рядов позволяет построить регрессионные модели зависимости числа зарегистрированных преступлений от порядкового номера временного отсчета (месяца наблюдений).
Нами было построено четыре модели: 1) по числу убийств и покушений на убийства; 2) по числу преступлений, связанных с умышленным нанесением тяжкого вреда здоровью; 3) по числу разбоев; 4) по кражам с незаконным проникновением в жилище. Для трех моделей характерны высокие значения показателей доли объясненной вариации (табл. 1, значение И-квадрат превышает 0,7). У модели 4 коэффициент детерминации составляет 0,524, что указывает на наличие неучтенных факторов; на наш взгляд, качество прогноза будет повышено за счет учета сезонной составляющей временного ряда. По результатам дисперсионного анализа все построенные модели значимы на уровне 1 %, между зависимой и независимой переменными модели существует линейная статистическая зависимость.
В табл. 2 представлены коэффициенты уравнений регрессионных моделей и показатели их значимости. Все свободные члены уравнений и коэффициенты перед переменными на основании ^-статистики Стьюдента значимы на уровне 1 %, регрессионные уравнения могут быть использованы для оценки ожидаемых значений числа зарегистрированных преступлений.
По всем исследуемым группам наблюдается устойчивая тенденция снижения числа преступлений. В среднем каждый месяц число убийств и покушений на убийство сокращалось на 6,16 преступлений, число преступлений, связанных с умышленным причинением тяжкого вреда здоровью — на 14,78, число разбоев — на 11,67, количество краж с незаконным проникновением в жилище — на 63,98. Данная динамика соответствует общей тенденции сокращения числа преступлений, прежде всего насильственного характера.
3 Здесь и далее наш анализ, таблицы и рисунки основаны на: «Состояние преступности». Министерство внутренних дел РФ. Б. д. Дата обращения 10 декабря, 2023. https://мвд.рф/folder/101762.
Рис. 1. Графики полной автокорреляционной функции (ЛСБ) и частной автокорреляционной функции (РЛСБ) числа зарегистрированных преступлений (модели построены авторами по месячным данным числа зарегистрированных на территории РФ преступлений за период с января 2015 г. по апрель 2020 г., до введения мер по предупреждению распространения новой коронавирусной инфекции)
Таблица 1. Оценка качества регрессионных моделей
Модель R-квадрат Нормированный R-квадрат Стандартная ошибка оценки F-статистика Значимость
1 0,726 0,722 69,93 161,84 0,000*
2 0,720 0,707 173,69 150,79 0,000*
3 0,811 0,807 104,25 261,04 0,000*
4 0,524 0,517 1125,95 67,25 0,000*
* Значимо на уровне 1 %. Таблица 2. Коэффициенты уравнений регрессионных моделей*
Модель Нестандартизованные коэффициенты (-статистика Значимость
В Стандартная ошибка
1 Константа Номер отсчета 1 996,80 -6,16 17,83 0,48 55,90 -12,72 0,000* 0,000*
2 Константа Номер отсчета 1 2577,40 -14,78 44,29 1,20 58,19 -12,28 0,000* 0,000*
3 Константа Номер отсчета 1 1163,17 -11,67 26,59 0,72 49,75 -16,16 0,000* 0,000*
4 Константа Номер отсчета 1 8454,13 -63,98 287,12 7,80 29,44 8,20 0,000* 0,000*
* Значимо на уровне 1 %
На основе расчетов относительных отклонений фактических значений числа зарегистрированных преступлений от трендовых значений, полученных с помощью регрессионных моделей, нами определены сезонные индексы изменения числа преступлений для каждого месяца (рис. 2).
Данные значений сезонных индексов (рис. 2) позволяют отследить рост числа убийств и покушений на убийства в зимне-весенний период (4-12 %) и в октябре (2 %), сокращение числа преступлений данного вида в летне-осенний период (5-13 %), рост числа разбоев в марте (10 %) и в осенне-зимний период (8-16 %), рост числа краж в мае (1 %) и летне-осенний период (2-29 %), число умышленного причинения тяжкого вреда здоровью характеризуется наибольшим прирост в январе (14 %) и спадом в сентября (10 %), ноябре — декабре (9-10 %).
По всем видам исследуемых преступлений отмечен рост в октябре, однако причины данного явления малообъяснимы, одна из гипотез — выход сотрудников МВД из летнего отпуска и раскрытие дел с отложенным временным эффектом.
На основании трендовых значений, полученных с помощью регрессионных моделей и индексов сезонности по показателям числа зарегистрированных преступлений, нами определены оценочные (ожидаемые) значения числа преступлений, их сопоставление с фактическим данными позволяет судить о влиянии мер по
Убийство и покушение на убийство Умышленное причинение тяжкого вреда
Разбой Кража с незаконным проникновение в жилище
Рис. 2. Сезонные индексы изменения числа преступлений
предупреждению распространения новой коронавирусной инфекции на территории РФ на динамику преступлений (рис. 3-6).
Фактическое число убийств, преступлений, связанных с умышленным причинением тяжкого вреда здоровью, число зарегистрированных разбоев за девять месяцев введения ограничений по распространению СОУГО-19 в РФ оказалось больше оценочных значений, при этом число краж с незаконным проникновением в жилище за апрель — декабрь меньше прогнозного уровня на 6162 (табл. 3, рис. 7).
2.4. Анализ полученных данных
Если говорить об абсолютных цифрах, то в период жестких ограничений (апрель — июль 2020 г.) уровень преступности в России снизился по сравнению с предшествующими годами.
Сокращение количества зарегистрированных преступлений в этот период соответствует общемировой тенденции, что подтверждается результатами исследования Э. Ниветт, которая совместно с коллегами рассмотрела влияние мер по ограничению передвижения в целях сдерживания распространения СОУГО-19 на городскую преступность во всем мире. Ими были исследованы данные о преступности 27 городов 23 стран Северной и Южной Америки, Европы, Ближнего Востока и Азии. В результате установлено, что после введения приказа о самоизоляции преступность во всем мире снизилась на 37 % (Ыгуейе et а1. 2021). Данные показатели значительно отличаются в разных городах и по разным видам преступлений. Как правило, чем строже ограничения по передвижению, тем ниже уровень преступности.
Р 800
6 600
с/
л» с/
■Л
с?
ПР г
/ ^
с?
^—Фактическое значение числа преступлений ^—Оценочное значение числа преступлений с учетом тренда и сезонности
Рис. 3. Фактические и оценочные значения числа зарегистрированных убийств и покушений
на убийство
Рис. 4. Фактические и оценочные значения числа зарегистрированных преступлений, связанных с умышленным причинением тяжкого вреда здоровью
—Фактическое значение числа преступлений —Оценочное значение числа преступлений с учетом тренда и сезонности
Рис. 5. Фактические и оценочные значения числа зарегистрированных разбоев (модель построена авторами по данным Министерства внутренних дел РФ «Состояние преступности»)
14000 12000
■Фактическое значение числа преступлений ^—Оценочное значение числа преступлений с учетом тренда и сезонности
Рис. 6. Фактические и оценочные значения числа зарегистрированных краж с незаконным проникновением в жилище (модель построена авторами по данным Министерства внутренних
дел РФ «Состояние преступности»)
Таблица 3. Сравнение фактических и оценочных значений числа преступлений в условиях предупреждения распространения новой
коронавирусной инфекции на территории РФ*
Период 2020 г. Фактическое значение Оценочное (ожидаемое) значение числа Превышение (+) / снижение (-) числа преступлений Фактическое значение Оценочное (ожидаемое) значение числа Превышение (+) / снижение (-) числа преступлений Фактическое значение Оценочное (ожидаемое) значение числа Превышение (+) / снижение (-) числа преступлений Фактическое значение Оценочное (ожидаемое) значение числа Превышение (+) / снижение (-) числа преступлений
Убийство и покушение на убийство Умышленное причинение тяжкого вреда здоровью Разбой Кража с незаконным проникновением в жилище
Апрель 718 627 91 1840 1644 196 498 396 102 3691 4335 -644
Май 731 630 101 1709 1699 10 444 383 61 3941 4337 -396
Июнь 692 549 143 1709 1523 186 408 377 31 3706 4132 -426
Июль 689 556 133 1643 1612 31 432 343 89 3785 4365 -580
Август 625 547 78 1565 1572 -7 436 349 87 3790 4357 -567
Сентябрь 492 500 -8 1542 1403 139 422 347 75 3514 4125 -611
Октябрь 527 574 -47 1553 1608 -55 412 401 11 3845 5134 -1289
Ноябрь 568 526 42 1328 1371 -43 396 362 34 2817 3680 -863
Декабрь 481 502 -21 1394 1371 23 454 369 85 2940 3725 -785
Апрель — декабрь 5523 5010 513 14 283 13 803 480 3902 3328 574 32 029 38 191 -6162
* Составлено авторами.
а
Рис. 7. Кумулятивное значение превышения (+) / снижения (-) фактического числа преступлений по сравнению с ожидаемым значением (модель построена авторами по данным Министерства внутренних дел РФ «Состояние преступности»)
В России многие государственные учреждения были переведены на дистанционную форму функционирования, были закрыты рестораны, кафе, бары, публичные мероприятия не проводились. Тем не менее чрезвычайное положение не вводилось и проводилась политика самоизоляции. Также каждый субъект принимал самостоятельное решение о дополнительных мерах. Вероятно, поэтому снижение преступности в России оказалось незначительным — всего на 2 % по сравнению с аналогичным периодом 2019 г. Более того, после снятия жестких ограничений с августа по декабрь 2020 г. наблюдается подъем уровня преступности на 1,65 % и на 2,6 % за аналогичные периоды 2019 и 2018 гг. Это может говорить о негативном отложенном эффекте. Поэтому считаем вывод о том, что политика сдерживания благоприятно отразилась на уровне преступности в России, не совсем верным.
В связи с этим интересны выводы Дж. Х. Бомана и О. Гэллупа, акцентирующие внимание не на общем количестве совершенных преступлений, а на отдельных их видах. По замечанию ученых, во время блокировки в США сокращается число преступлений, несущих относительно небольшой вред обществу, и увеличивается количество серьезных преступлений, от которых общество несет весьма высокие затраты (Бошаи, ОаПире 2020).
Перед нами стояла цель установить влияние политики сдерживания распространения СОУГО-19 в России на преступность путем сопоставления числа ожидаемых значений числа преступлений с фактически зарегистрированными в России. Поэтому рассмотрим подробнее каждый исследуемый вид преступлений с учетом сопоставления ожидаемого и фактического уровня преступности.
2.4.1. Кража с незаконным проникновением в жилище
Согласно результатам исследования, во время ограничительных мер в России наиболее существенно сокращается число краж с незаконным проникновением в жилище. За время жестких ограничений в среднем фактическое число краж с незаконным проникновением в жилище на 13 % ниже ожидаемого значения. Это общемировая тенденция. Э. Ниветт говорит о существенном снижении преступлений против собственности во всем мире, в частности число краж со взломом снизилось на 28 % (МуеИе ег а1. 2021).
В Японии, где политика изоляции администрации Абэ была добровольной, установлено, что изоляция при СОУГО-19 в значительной степени связана с сокращением на 20,9 % показателей виктимизации от преступлений против собственности на 100 тыс. чел. При этом число краж со взломом снизилось на 16,4 % (8Ьеи, Би, Ъ^исЫ 2021).
В Швеции также значительно сокращается число жилых краж со взломом, причем авторы связывают это как с усилением опекунства жилища, так и с уменьшением количества международных преступных группировок из-за закрытия границ вокруг Европы (Оеге11, Кагёе11, Ктёдгеи 2020).
Правительство Канады с учетом опыта 2003 г. борьбы с эпидемией атипичной пневмонии оперативно отреагировало и ввело эффективные меры по противодействию распространению СОУГО-19. Согласно исследованиям, в Ванкувере кражи со взломом жилых помещений не претерпели явных изменений за период ограничений по сравнению с предыдущими контрольными годами (Лиёгезеи, Hodgkiиsoи 2020). Несмотря на логичное предположение о снижении уровня квартирных краж в период локдауна, в Ванкувере этого не наблюдается. Авторы объясняют такое положение тем, что до пандемии в городе наблюдалось существенное сокращение количества краж со взломом. Следовательно, данный показатель уже был слишком низким.
В России причиной сокращения фактического количества краж с незаконным проникновением в жилище во время политики сдерживания по сравнению с ожидаемым выступает усиление контроля над жилищем, так как политика самоизоляции привела к тому, что жилище, как правило, не оставалось без присмотра, а значит, возможность совершить хищение сократилась. Что касается взаимосвязи между закрытием границ и уровнем квартирных краж, то прямая зависимость не установлена, поскольку в 2020 г. около 3 % осужденных не являлись гражданами России; аналогичный показатель был и в 2019 г.4
Интересно, что после снятия жестких ограничений (август — декабрь 2020 г.) количество фактических краж с незаконным проникновением в жилище не увеличилось, а, наоборот, еще больше сократилось: на 13 % — август, 14,8 % — сентябрь, 25 % — октябрь, 23,5 % — ноябрь, 21 % — декабрь (табл. 3). Хотя сокращение в осенне-зимний период было предсказуемым, однако разница между ожидаемым и фактическим числом после снятия ограничений возросла. Это не соотносится с общемировой тенденцией. Э. Ниветт констатирует кратковременное снижение
4 «Судебная статистика». Судебный департамент при Верховном Суде РФ. Б. д. Дата обращения 10 декабря, 2023. http://www.cdep.rи/index.php?id=79.
краж с незаконным проникновением в жилище и постепенный возврат к предыдущим уровням после ослабления ограничений (МуеИе е! а1. 2021).
Предположим, что в России это обусловлено тем, что ряд учреждений продолжали работать в гибридной форме, как очно, так и дистанционно, поэтому контроль над жилищем сохранялся.
Таким образом, в России, как и в других странах, политика самоизоляции благоприятно отразилась на числе краж с незаконным проникновением в жилище. При этом особенностью в России является то, что их фактическое значение по сравнению с ожидаемым сократилось не только в период блокировки, но и еще больше после снятия ограничений.
2.4.2. Убийства и покушение на убийство.
Умышленное причинение тяжкого вреда здоровью
Данные деяния — преступления насильственного характера. За девять месяцев (с апреля 2020 г.) введения ограничений по распространению СОУГО-19 в России число фактических преступлений насильственного характера оказалось больше ожидаемых значений, определенных с помощью построенных регрессионных моделей и сезонных индексов (табл. 3).
При этом в период строгих ограничений наблюдается увеличение фактического количества преступлений насильственного характера по сравнению с ожидаемым, а после снятия, наоборот, сокращение. Так, в апреле — июле в среднем на 20 и 6,6 % больше убийств и покушений на убийство и умышленного причинения тяжкого вреда здоровью соответственно. После снятия строгих ограничений насильственная преступность сокращается несущественно, в среднем на 1-1,5 % (табл. 3), и возвращается к ожидаемому уровню.
Полагаем, что преобладание фактического числа насильственных преступлений над ожидаемыми в период строгих ограничений по распространению СОУГО-19 вызвано всплеском бытового насилия: самоизоляция способствовала тому, что жертва и преступник оказались замкнутыми в одном помещении, что, в свою очередь, создало условия для совершения преступлений. Так, организации по защите прав женщин в России заявили, что в период самоизоляции количество обращений увеличилось в два раза. Согласно данным национального центра для женщин, пострадавших от домашнего насилия, 70 % женщин, позвонивших на «горячую линию», отметили, что во время самоизоляции ситуация дома ухудшилась; 4 % женщин сказали, что у них инциденты домашнего насилия произошли в первый раз именно в период строгой изоляции5.
Немаловажным фактором, вызвавшим всплеск домашнего насилия, является физический, финансовый психологический стресс у населения во время пандемии, который, в свою очередь, привел к резкому росту уровня потребления россиянами алкоголя. Так, 58 % опрошенных россиян заявили, что во время пандемии они стали больше выпивать. Молодые люди в качестве причины указали скуку и отсут-
5 «Доклад семи организаций по защите прав женщин "Домашнее насилие в условиях СОУГО-19 в России"». Агентство социальной информации. 2020. Дата обращения 10 декабря, 2023. https://www.asi.org.ru/wp-content/up1oads/2020/07/Dok1ad-o-domashnem-nasi1ii-v-us1oviyah-C0VID-19-v-Rossii-2020-god.pdf.
ствие альтернативного досуга, а люди зрелого возраста — тревогу и стресс (Новоселова 2020). Для России в целом характерно совершение насильственных преступлений в состоянии опьянения. По мнению отечественных криминологов, ежегодное увеличение числа убийств, умышленного причинения тяжкого вреда здоровью в январе, марте и мае объясняется праздничными днями, а именно в большинстве случаев совершением насильственных преступлений в состоянии алкогольного опьянения (50-70 % убийств в 2008-2017 гг.) (Коленцова 2019). В 2020 г. более 70 % убийств и 63 % причинения тяжкого вреда здоровью были совершены в состоянии алкогольного опьянения6. Однако для точной оценки причин всплеска домашнего насилия необходимо проводить дополнительные исследования.
В отличие от России, согласно результатам исследования Э. Ниветт, в мире в среднем количество убийств во время строгой изоляции снизилось на 14 % — это наименьшее сокращение среди рассмотренных видов преступлений (Муейе ег а1. 2021). Данное обстоятельство обосновывается тем, что убийства совершаются преимущественно в домашних условиях, следовательно, ограничительные меры не особо повлияли на их сокращение. Кроме того, организованная преступность, связанная с убийствами, менее восприимчива к изменениям в повседневной жизни тех, кто не вовлечен в нее.
Несмотря на то что в Швеции количество нападений как на открытом воздухе, так и в помещениях уменьшилось, ученые все же напрямую не связывают сокращение с ограничительными мерами. Данная тенденция наблюдалась еще до пандемии, поэтому не исключается вероятность высокой латентности данных преступлений в период самоизоляции в связи с отсутствием возможности сообщить о домашнем насилии (Оеге11, КаМе11, Kindgren 2020).
Аналогичная ситуация наблюдается в Японии, где изоляция при СОУГО-19 в значительной степени связана с сокращением на 12,7 % показателей виктимизации от насильственных преступлений на 100 тыс. чел. Однако статистически значимого влияния на убийства нет (Shen, Би, Nogиchi 2021).
2.4.3. Разбой
По результатам исследования установлено преобладание фактически зарегистрированных разбоев над прогнозируемым уровнем как в период строгих ограничений, так и после их снятия. У нас не было четкой гипотезы относительно того, увеличится или сократится число разбоев под воздействием политики сдерживания СОУШ-19. Предполагаем, что преобладающим фактором выступило не отсутствие подходящей цели на улицах в период самоизоляции, а экономический фактор.
Негативным последствием пандемии СОУГО-19 стал резкий (на 1,8 млн чел.) рост числа россиян, живущих за чертой бедности, и безработных лиц. По данным Росстата, росту численности малоимущего населения способствовали снижение деловой активности в пандемию и, как следствие, снижение реальных денежных доходов7. Также с марта по октябрь 2020 г. число зарегистрированных безработных
6 «Судебная статистика». Судебный департамент при Верховном Суде РФ. Б. д. Дата обращения 10 декабря, 2023. http://www.cdep.ru/index.php?id=79.
7 «Росстат зафиксировал рост бедности на пике пандемии». РБК. 2020. Дата обращения 10 декабря, 2023. https://www.rbc.ru/econoшics/18/09/2020/5f64ba649a794707f1dd59d1.
в РФ увеличилось на 1,3 млн чел., достигнув 4,8 млн. В итоге уровень безработицы вырос до 6,4 %8, а в России ежегодно более 70 % осужденных за разбойные нападения — трудоспособные лица без постоянного источника дохода9.
По нашему мнению, причиной роста числа разбоев стало ухудшение экономического положения населения в стране в пандемию, а отсутствие большого скопления людей на улицах только облегчило совершение данного преступления, поскольку окружающие не могли оказать помощь пострадавшему. Быстрого восстановления российской экономики не произошло, и этим объясняется сохранение преобладания фактического числа разбоев по сравнению с ожидаемым после снятия ограничений.
В Швеции же, напротив, не выявлено прямого влияния политики сдерживания COVID-19 на личные грабежи. Предполагаем, что увеличение или сокращение разбоев в период пандемии в разных странах зависит в первую очередь от проводимых антикризисных мер и правительственной поддержки населения (ОегеИ, Кл^еИ, Kindgren 2020).
3. Выводы
В связи со снижением общего уровня преступности в мире криминологи заявляют о положительном эффекте от политики сдерживания COVID-19 на преступность. При схожих обстоятельствах в будущем предлагают перераспределить денежные средства, например с финансирования полиции на здравоохранение. Считаем, что для России подобное решение было бы неверным. Необходимо обращать внимание не столько на общее снижение уровня преступности, сколько на конкретные виды преступлений, так как в России, где, несмотря на несущественное снижение общей преступности, в период самоизоляции наблюдаются значительное сокращение краж с незаконным проникновением в жилище и рост насильственной преступности и разбоев, степень общественной опасности которых выше. После снятия строгих ограничений общий уровень преступности и вовсе незначительно возрос. В долгосрочной перспективе это может привести к негативному отложенному эффекту от антикризисных мер. Для точной оценки необходимо проводить дополнительные исследования.
Предполагаем, что изменение повседневной деятельности является доминирующим фактором снижения краж с незаконным проникновением в жилище. Психологическое и социальное напряжение стало главным детерминантом убийств и умышленного причинения тяжкого вреда здоровью, а ухудшение экономического положения населения связано с ростом разбоев. Для подтверждения причин изменения количества конкретных видов преступлений нужно отдельное исследование, поскольку настоящее исследование имеет ряд недостатков: 1) необходимо использовать также иные методики для установления причин изменения уровня конкретных видов преступлений; 2) некоторые преступления отличаются высокой латентностью; 3) были рассмотрены не все виды преступлений, а лишь те, у кото-
8 «Число безработных в России за время пандемии почти достигло 5 млн». Коммерсант. 2020. Дата обращения 10 декабря, 2023. https://www.kommersant.ru/doc/4529418.
9 «Судебная статистика». Судебный департамент при Верховном Суде РФ. Б. д. Дата обращения 10 декабря, 2023. http://www.cdep.ru/index.php?id=79.
рых была установлена высокая зависимость текущих значений их числа от динамики предыдущих значений.
Таким образом, в случае схожих обстоятельств в будущем считаем верным рекомендовать правоохранительным органам в период самоизоляции обращать особое внимание на отдельные виды преступлений, в частности усилить защиту потенциальных жертв домашнего насилия, особо уязвимых во время карантина.
Библиография
Андрианова, Елена Г., Сергей А. Головин, Сергей В. Зыков, Сергей А. Лесько, Екатерина Р. Чукалина. 2020. «Обзор современных моделей и методов анализа временных рядов динамики процессов в социальных, экономических и социотехнических системах». Российский технологический журнал 8 (4): 7-45.
Багреева, Елена Г., Анна И. Мантарова. 2020. «Криминологический анализ и тенденции преступности в период и после пандемии в Российской Федерации и Республике Болгарии». Вестник Московского государственного областного университета. Сер. Юриспруденция 3: 93-104. Багреева, Елена Г., Дарья А. Крохина, Лидия Ю. Киселева. 2020. «Рост количества преступлений с использованием компьютерной информации в период пандемии СОУГО-19 как угроза информационной безопасности и устойчивого развития рынка связи». Самоуправление 2: 20-23. Вдовиченко, Василий П. 2009. «Основные факторы, детерминирующие совершение групповых грабежей и разбойных нападений». Мудрый юрист. Дата обращения 10 декабря, 2023. Ы^:// wise1awyer.ru/po1eznoe/40670-osnoуnye-faktory-deterшiniruyushhie-soуershenie-gruppoуykh-grabezhej-razbojnykh.
Веснина, Снежана Н., Александра В. Неустроева, Константин В. Степанюгин. 2020. «Модификация киберугроз в условиях сложной эпидемиологической обстановки, вызванной распространением вируса "СОУГО-19"». Гуманитарные, социально-экономические и общественные науки 9: 95-99.
Голик, Юрий В. 2020. «Пандемия, преступность, криминология». Криминология: вчера, сегодня, завтра 2: 31-34.
Готчина, Лариса В. 2020. «Коронавирус и изменения в структуре преступности». Криминология: вчера, сегодня, завтра 2: 39-42. https://cyber1eninka.ru/artic1e/n/koronaуirus-i-izшeneniya-у-strukture-prestupnosti
Денисов, Николай Л. 2020. «Негативные изменения киберпреступности в период пандемии и пути
противодействия им». Безопасность бизнеса 4: 37-42. Дикаев, Салман У 2020. «Важна ли проблема преступности в условиях пандемии?» Криминология:
вчера, сегодня, завтра 2: 48-51. Зикеев, Вячеслав А. 2020. «Криминологические аспекты последствий пандемии СОУГО-19». Криминология: вчера, сегодня, завтра 2: 52-56. Коленцова, Ольга. 2019. «Пить или не бить: максимум убийств в России приходится на 1 января». Известия. Дата обращения 10 декабря, 2023. https://iz.ru/936104/o1ga-ko1entcova/pit-i1i-ne-bit-шaksiшuш-ubiistу-у-rossii-prikhoditsia-na-1-ianуaria. Крайнова, Надежда А. 2020. «Глобализация и глобальные проблемы: не пора ли разделяться?» Криминология: вчера, сегодня, завтра 2: 57-60. Милюков, Сергей Ф. 2020. «Криминологические хроники времен пандемии». Криминология: вчера, сегодня, завтра 2: 13-18.
Мусеибов, Абдула Г., Андрей В. Борбат. 2020. «Влияние образа жизни населения в период пандемии коронавирусной инфекции на состояние и динамику преступности». Российский следователь 9: 41-45.
Новоселова, Елена. 2020. «Почти 60 % россиян признались, что во время пандемии стали больше пить». Российская газета. Дата обращения 10 декабря, 2023. https://rg.ru/2020/09/10/pochti-60-rossiian-prizna1is-chto-vo-vremia-pandemii-sta1i-bo1she-pit.htm1.
Петрусевич, Денис А. 2019. «Анализ математических моделей, используемых для прогнозирования
эконометрических временных рядов». Российский технологический журнал 2 (28): 61-73. Самыгин, Петр С., Сергей И. Самыгин. 2020. «Влияние пандемии COVID-19 на состояние преступности: общемировые тенденции и российская специфика». Наука и образование: хозяйство и экономика; предпринимательство; право и управление 7: 98-102. Стешич, Елена С. 2020. «Пандемия как объект криминологического изучения». Вестник Санкт-
Петербургского университета МВД России 4: 114-119. Andresen, Martin A., Tarah Hodgkinson. 2020. "Somehow I always end up alone: COVID-19, social isolation and crime in Queensland, Australia". Crime Science 9: 25. https://doi.org/10.1186/s40163-020-00135-4
Ashby, Matthew P. J. 2020. "Initial evidence on the relationship between the coronavirus pandemic and
crime in the United States". Crime Science 9: 6. https://doi.org/10.1186/s40163-020-00117-6 Boman, John H., Owen Gallupe. 2020. "Has COVID-19 changed crime? Crime rates in the United States during the pandemic". American Journal of Criminal Justice 45: 537-545. https://doi.org/10.1007/ s12103-020-09551-3
Boroojeni, Kianoosh G., Mohammad Hadi Amini, Shahab Bahrami, Sitharaman Sitharama Iyengar, Arif I. Sarwat, Orkun Karabasoglu. 2017. "A novel multi-time-scale modeling for electric power demand forecasting: From short-term to medium-term horizon". Electric Power Systems Research 142: 58-73. https://doi.org/10.1016/j.epsr.2016.08.031 Conejo, Antonio J., Miguel A. Plazas, Rodrigo Espínola, Ana B. Molina. 2005. "Day-ahead electricity price forecasting using the wavelet transform and ARIMA models". IEEE Transactions on Power Systems 20 (2): 1035-1042. https://doi.org/10.1109/TPWRS. 2005.846054 Felson, Marcus, Shanhe Jiang, Yanqing Xu. 2020. "Routine activity effects of the COVID-19 pandemic on burglary in Detroit, March, 2020". Crime Science 9: 1-7. https://doi.org/10.1186/s40163-020-00120-x Gerell, Manne, Johan Kardell, Johanna Kindgren. 2020. "Minor СOVID-19 association with crime in Sweden". Crime Science 9: 1-9. https://doi.org/10.1186/s40163-020-00128-3 Halford, Eric, Anthony Dixon, Graham Farrell, Nicolas Malleson, Nick Tilley. 2020. "Crime and coronavirus: Social distancing, lockdown, and the mobility elasticity of crime". Crime Science 9: 1-12. https:// doi.org/10.1186/s40163-020-00121-w Langfield, Cameron T., Jason L. Payne, Toni Makkai. 2021. "Drug offence detection during the pandemic: An ARIMA analysis of rates and regional differences in Queensland, Australia". Journal of Criminology 54 (3): 344-364. https://doi.org/10.1177/00048658211007532 Langton, Samuel, Anthony Dixon, Graham Farrell. 2021. "Six months in: Pandemic crime trends in England
and Wales". Crime Science 10: 1-16. https://doi.org/10.1186/s40163-021-00142-z Makridakis, Spyros, Evangelos Spiliotis, Vassilios Assimakopoulos. 2018. "Statistical and machine learning forecasting methods: Concerns and ways forward". PLoS ONE 13 (3): 1-26. https://doi.org/10.1371/ journal.pone.0194889
Mokhov, Veniamin G., Tatiana S. Demyanenko. 2020. "A long-term forecasting model of electricity consumption volume on the example of ups of the Ural with the help of harmonic analysis of a time series". Вестник Южно-Уральского государственного университета. Сер. Математическое моделирование и программирование 13 (3): 80-85. https://doi.org/10.14529/mmp200308 Nivette, Amy E., Renee Zahnow, Raul Aguilar, Andri Ahven, Shai Amram, Barak Ariel, María José Aroseme-na Burbano, Roberta Astolfi, Dirk Baier, Hyung-Min Bark, Joris E. H. Beijers, Marcelo Bergman, Gregory Breetzke, I. Alberto Concha-Eastman, Sophie Curtis-Ham, Ryan Davenport, Carlos Díaz, Diego Fleitas, Manne Gerell, Kwang-Ho Jang, Juha Kaariainen, Tapio Lappi-Seppala, Woon-Sik Lim, Rosa Loureiro Revilla, Lorraine Mazerolle, Gorazd Mesko, Noemí Pereda, Maria F. T. Peres, Rubén Poblete-Cazenave, Simon Rose, Robert Svensson, Nico Trajtenberg, Tanja van der Lippe, Joran Veldkamp, Carlos J. Vilalta Perdomo, Manuel P. Eisner. 2021. "A global analysis of the impact of COVID-19 stay-at-home restrictions on crime". Nature Human Behavior 5: 868-877. https://doi.org/10.1038/s41562-021-01139-z
Payne, Jason L., Anthony Morgan, Alex R. Piquero. 2021. "Exploring regional variability in the short-term impact of COVID-19 on property crime in Queensland, Australia". Crime Science 10: 1-20. https://doi. org/10.1186/s40163-020-00136-3
Sakhanova, Ardak N., Y. Zh. Akhmer. 2017. "Forecasting based on econometric models (time series analysis)". Международный журнал гуманитарных и естественных наук 3 (2): 165-170.
Shen, Yichen, Rong Fu, Haruko Noguchi. 2021. "COVID-19's lockdown and crime victimization: The state of emergency under the Abe administration". Asian Economic Policy Review 16: 327-348. https://doi. org/10.1111/aepr. 12339
Статья поступила в редакцию 16 мая 2022 г.; рекомендована к печати 31 июля 2023 г.
Контактная информация:
Гостькова Динара Жолуашобаевна — канд. юрид. наук, доц.; [email protected] Резепин Александр Владимирович — канд. эконом. наук, доц.; [email protected] Телюбаева Анара Жолаушобаевна — канд. эконом. наук, доц.; [email protected]
Impact of COVID-19 on crime in Russia
D. Zh. Gostkova, A. V. Rezepin, A. Zh. Telyubayeva
South Ural State University,
76, pr. Lenina, Chelyabinsk, 454080, Russian Federation
For citation: Gostkova, Dinara Zh., Aleksandr V. Rezepin, Anara Zh. Telyubayeva. 2023. "Impact of
COVID-19 on crime in Russia". Vestnik of Saint Petersburg University. Law 4: 1023-1044.
https://doi.org/10.21638/spbu14.2023.412 (In Russian)
The government of the Russian Federation, like most countries, has taken a number of measures to counter the spread of the coronavirus (COVID-19) pandemic. We analyzed the crime rate in the Russian Federation before the introduction of the COVID-19 containment measures and during their implementation to assess the effectiveness of measures to combat crime during the COVID-19 pandemic. We describe the tendencies in the development of the main types of crimes: murder and attempted murder, intentional infliction of grievous bodily harm, robberies, and residential burglaries. Our analysis used econometric research methods: we built correlation-regression models of the number of registered crimes and calculated seasonal indices of changes in the crime rate, the results of which made it possible to calculate the predicted crime level in Russia. We determined that before the introduction of the COV-ID-19 containment policy, the number of current registered crimes in the Russian Federation was characterized by a high dependence on the dynamics of previous years; the number of investigated types of crimes was steadily decreasing, but in the months with official holidays (January, March, May) the number of murders and crimes related to deliberate harm to health increased. Over the 9 months after the introduction of COVID-19 in Russia, the number of murders, crimes related to the intentional infliction of grievous bodily harm, and the number of reported robberies was higher than the expected values, while the number of residential burglaries was reduced.
Keywords: COVID-19, crime burglary, robbery, murder, containment measures, burglary dwelling, domestic violence, pandemic.
References
Andresen, Martin A., Tarah. Hodgkinson. 2020. "Somehow I always end up alone: COVID-19, social isolation and crime in Queensland, Australia". Crime Science 9: 25. https://doi.org/10.1186/s40163-020-00135-4
Andrianova, Elena G., Sergei A., Golovin, Sergei V. Zykov, Sergei A. Lesko, Ekaterina R. Chukalina. 2020. "Review of modern models and methods for analyzing time series of dynamics of processes in social, economic and socio-technical systems". Rossiiskii tekhnologicheskii zhurnal 8 (4): 7-45. (In Russian) Ashby, Matthew P. J. 2020. "Initial evidence on the relationship between the coronavirus pandemic and
crime in the United States". Crime Science 9: 6. https://doi.org/10.1186/s40163-020-00117-6 Bagreeva, Elena G., Anna I. Mantarova. 2020. "Criminological analysis and crime trends during and after the pandemic in the Russian Federation and the Republic of Bulgaria". Vestnik Moskovskogo gosudarst-vennogo oblastnogo universiteta. Ser. Iurisprudentsiia 3: 93-104. (In Russian) Bagreeva, Elena G., Dar'ia A. Krokhina, Lidiia Iu. Kiseleva. 2020. "The increase in the number of crimes using computer information during the COVID-19 pandemic as a threat to information security and sustainable development of the communications market". Samoupravlenie 2: 20-23. (In Russian) Boman, John H., Owen Gallupe. 2020. "Has COVID-19 changed crime? Crime rates in the United States during the pandemic". American Journal of Criminal Justice 45: 537-545. https://doi.org/10.1007/ s12103-020-09551-3
Boroojeni, Kianoosh G., Mohammad Hadi Amini, Shahab Bahrami, Sitharaman Sitharama Iyengar, Arif I. Sarwat, Orkun Karabasoglu. 2017. "A novel multi-time-scale modeling for electric power demand forecasting: From short-term to medium-term horizon". Electric Power Systems Research 142: 58-73. https://doi.org/10.1016Zj.epsr.2016.08.031 Conejo, Antonio J., Miguel A. Plazas, Rodrigo Espinola, Ana B. Molina. 2005. "Day-ahead electricity price forecasting using the wavelet transform and ARIMA models". IEEE Transactions on Power Systems 20 (2): 1035-1042. https://doi.org/10.1109/TPWRS. 2005.846054 Denisov, Nikolai L. 2020. "Negative changes in cybercrime during a pandemic and ways to counter them".
Bezopasnost biznesa 4: 37-42. (In Russian) Dikaev, Salman U. 2020. "Is the problem of crime important in a pandemic?" Kriminologiia: vchera, segod-nia, zavtra 2: 48-51. https://cyberleninka.ru/article/n/vazhna-li-problema-prestupnosti-v-usloviyah-pandemii(In Russian)
Felson, Marcus, Shanhe Jiang, Yanqing Xu. 2020. "Routine activity effects of the COVID-19 pandemic on burglary in Detroit, March, 2020". Crime Science 9: 1-7. https://doi.org/10.1186/s40163-020-00120-x Gerell, Manne, Johan Kardell, Johanna Kindgren. 2020. "Minor COVID-19 association with crime in Sweden". Crime Science 9: 1-9. https://doi.org/10.1186/s40163-020-00128-3 Golik, Iurii V. (2020). "Pandemic, crime, criminology". Kriminologiia: vchera, segodnia, zavtra 2: 31-34. (In Russian)
Gotchina, Larisa V. 2020. "Coronavirus and changes in the structure of crime". Kriminologiia: vchera, segodnia, zavtra 2: 39-42.
Halford, Eric, Anthony Dixon, Graham Farrell, Nicolas Malleson, Nick Tilley. 2020. "Crime and coronavirus: Social distancing, lockdown, and the mobility elasticity of crime". Crime Science 9: 1-12. https:// doi.org/10.1186/s40163-020-00121-w Kolentsova, Ol'ga. 2019. "To drink or not to beat: the maximum number of murders in Russia falls on January 1". Izvestiia. Accessed December 10, 2023. https://iz.ru/936104/olga-kolentcova/pit-ili-ne-bit-maksimum-ubiistv-v-rossii-prikhoditsia-na-1-ianvaria. (In Russian) Krainova, Nadezhda A. 2020. "Globalization and global problems: Isn't it time to separate?" Kriminologiia:
vchera, segodnia, zavtra 2: 57-60. (In Russian) Langfield, Cameron T., Jason L. Payne, Toni Makkai. 2021. "Drug offence detection during the pandemic: An ARIMA analysis of rates and regional differences in Queensland, Australia". Journal of Criminology 54 (3): 344-364. https://doi.org/10.1177/00048658211007532 Langton, Samuel, Anthony Dixon, Graham Farrell. 2021. "Six months in: Pandemic crime trends in England
and Wales". Crime Science 10: 1-16. https://doi.org/10.1186/s40163-021-00142-z Makridakis, Spyros, Evangelos Spiliotis, Vassilios Assimakopoulos. 2018. "Statistical and machine learning forecasting methods: Concerns and ways forward". PLoS ONE 13 (3): 1-26. https://doi.org/10.1371/ journal.pone.0194889
Miliukov, Sergei F. 2020. "Criminological chronicles during the pandemic". Kriminologiia: vchera, segodnia, zavtra 2: 13-18. (In Russian)
Mokhov, Veniamin G., Tatiana S. Demyanenko. 2020. "A long-term forecasting model of electricity consumption volume on the example of ups of the Ural with the help of harmonic analysis of a time series". Vestnik Iuzhno-Ural'skogo gosudarstvennogo universiteta. Ser. Matematicheskoe modelirovanie i programmirovanie 13 (3): 80-85. https://doi.org/10.14529/mmp200308 Museibov, Abdula G., Andrei V Borbat. 2020. "The impact of the lifestyle of the population during the coronavirus pandemic on the state and dynamics of crime". Rossiiskii sledovatel 9: 41-45. (In Russian) Nivette, Amy E., Renee Zahnow, Raul Aguilar, Andri Ahven, Shai Amram, Barak Ariel, María José Arose-mena Burbano, Roberta Astolfi, Dirk Baier, Hyung-Min Bark, Joris E. H. Beijers, Marcelo Bergman, Gregory Breetzke, I. Alberto Concha-Eastman, Sophie Curtis-Ham, Ryan Davenport, Carlos Díaz, Diego Fleitas, Manne Gerell, Kwang-Ho Jang, Juha Kaariainen, Tapio Lappi-Seppala, Woon-Sik Lim, Rosa Loureiro Revilla, Lorraine Mazerolle, Gorazd Mesko, Noemí Pereda, Maria F. T. Peres, Rubén Poblete-Cazenave, Simon Rose, Robert Svensson, Nico Trajtenberg, Tanja van der Lippe, Joran Veldkamp, Carlos J. Vilalta Perdomo, Manuel P. Eisner. 2021. "A global analysis of the impact of COVID-19 stay-at-home restrictions on crime". Nature Human Behaviour 5: 868-877. https://doi. org/10.1038/s41562-021-01139-z Novoselova, Elena. 2020. "Almost 60 % of Russians admitted to drinking more during the pandemic". Rossi-iskaia gazeta. Accessed December 10, 2023. https://rg.ru/2020/09/10/pochti-60-rossiian-priznalis-chto-vo-vremia-pandemii-stali-bolshe-pit.html. (In Russian) Payne, Jason L., Anthony Morgan, Alex R. Piquero. 2021. "Exploring regional variability in the short-term impact of COVID-19 on property crime in Queensland, Australia". Crime Science 10: 1-20. https://doi. org/10.1186/s40163-020-00136-3 Petrusevich, Denis A. 2019. "Analysis of mathematical models used for forecasting econometric time series".
Rossiiskii tekhnologicheskii zhurnal 2 (28): 61-73. (In Russian) Sakhanova, Ardak N., Y. Zh. Akhmer. 2017. "Forecasting based on econometric models (time series analysis)". Mezhdunarodnyi zhurnalgumanitarnykh i estestvennykh nauk 3 (2): 165-170. Samygin, Petr S., Sergei I. Samygin. 2020. "Impact of the COVID-19 pandemic on the state of crime: Global trends and Russian specifics". Nauka i obrazovanie: khoziaistvo i ekonomika; predprinimatel'stvo; pravo i upravlenie 7: 98-102. (In Russian) Shen, Yichen, Rong Fu, Haruko Noguchi. 2021. "COVID-19's lockdown and crime victimization: The state of emergency under the Abe administration". Asian Economic Policy Review 16: 327-348. https://doi. org/10.1111/aepr.12339
Steshich, Elena S. 2020. "Pandemic as an object of criminological study". Sankt-Peterburgskogo universiteta
MVD Rossii 4: 114-119. (In Russian) Vdovichenko, Vasilii P. 2009. "Main factors determining the commission of gang robberies and robbery attacks". Mudryi iurist. Accessed December 10, 2023. https://wiselawyer.ru/poleznoe/40670-osnovnye-faktory-determiniruyushhie-sovershenie-gruppovykh-grabezhej-razbojnykh. (In Russian) Vesnina, Snezhana N., Aleksandra V. Neustroeva, Konstantin V. Stepaniugin. 2020. "Modification of cyber threats in a complex epidemiological situation caused by the spread of the COVID-19 virus". Gumani-tarnye, sotsial'no-ekonomicheskie i obshchestvennye nauki 9: 95-99. (In Russian) Zikeev, Viacheslav A. 2020. "Criminological aspects of the consequences of the COVID-19 pandemic". Kriminologiia: vchera, segodnia, zavtra 2: 52-56. (In Russian)
Received: May 16, 2022 Accepted: July 31, 2023
Authors' information:
Dinara Zh. Gostkova — PhD in Law, Associate Professor; [email protected] Aleksandr V. Rezepin — PhD in Economics, Associate Professor; [email protected] Anara Zh. Telyubayeva — PhD in Economics, Associate Professor; [email protected]
